کتاب افزایش بهره‌وری و دقت در مقابله با فیشینگ با استفاده از هوش مصنوعی: مطالعه موردی Microsoft Security Copilot
, ,

کتاب افزایش بهره‌وری و دقت در مقابله با فیشینگ با استفاده از هوش مصنوعی: مطالعه موردی Microsoft Security Copilot

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000008717 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , , , ,

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب افزایش بهره‌وری و دقت در مقابله با فیشینگ با استفاده از هوش مصنوعی: مطالعه موردی Microsoft Security Copilot

موضوع کلی: امنیت سایبری

موضوع میانی: هوش مصنوعی در امنیت

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر امنیت سایبری و چالش‌های نوین
  • 2. اهمیت امنیت اطلاعات در دنیای دیجیتال
  • 3. مروری بر تهدیدات سایبری رایج
  • 4. فیشینگ: یکی از Persistent‌ترین تهدیدات
  • 5. هدف دوره: افزایش بهره‌وری در مقابله با فیشینگ
  • 6. تاریخچه فیشینگ و تکامل آن
  • 7. انواع حملات فیشینگ: ایمیل، اسمیشینگ، ویشینگ
  • 8. تاکتیک‌ها و تکنیک‌های رایج فیشینگ
  • 9. مهندسی اجتماعی در حملات فیشینگ
  • 10. تأثیر فیشینگ بر سازمان‌ها و افراد
  • 11. گزارش‌دهی فیشینگ: نقش کاربر نهایی
  • 12. فرآیند سنتی تریاژ ایمیل‌های فیشینگ
  • 13. چالش‌ها و محدودیت‌های تحلیل دستی فیشینگ
  • 14. بار کاری و خستگی تحلیل‌گران امنیتی
  • 15. نیاز به اتوماسیون و ابزارهای پیشرفته در تریاژ
  • 16. هوش مصنوعی چیست؟ مفاهیم کلیدی
  • 17. یادگیری ماشین: معرفی و کاربردها
  • 18. نقش هوش مصنوعی در تحول امنیت سایبری
  • 19. مزایای استفاده از AI در تشخیص تهدیدات
  • 20. چشم‌انداز AI برای دفاع در برابر فیشینگ
  • 21. چرخه عمر پروژه یادگیری ماشین
  • 22. داده‌ها: سوخت هوش مصنوعی در امنیت
  • 23. ویژگی‌سازی (Feature Engineering) برای ایمیل‌ها
  • 24. انتخاب مدل مناسب برای طبقه‌بندی
  • 25. آموزش، اعتبارسنجی و تست مدل‌های ML
  • 26. جمع‌آوری داده‌های ایمیل برای آموزش
  • 27. ساخت مجموعه داده‌های فیشینگ و غیرفیشینگ
  • 28. پاکسازی و نرمال‌سازی داده‌های متنی
  • 29. استخراج ویژگی‌های کلیدی از سربرگ و بدنه ایمیل
  • 30. پردازش URLها و پیوست‌ها در ایمیل
  • 31. رگرسیون لجستیک و ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 32. درخت تصمیم و جنگل تصادفی در تشخیص فیشینگ
  • 33. نایو بیز (Naive Bayes) برای طبقه‌بندی متن
  • 34. گرادیان بوستینگ (Gradient Boosting) و کاربرد آن
  • 35. مقایسه مدل‌های کلاسیک ML در تریاژ فیشینگ
  • 36. معرفی شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Learning)
  • 37. پردازش زبان طبیعی (NLP) برای تحلیل محتوای ایمیل
  • 38. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و LSTM در تحلیل فیشینگ
  • 39. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای تحلیل URL
  • 40. مدل‌های ترنسفورمر (Transformers) و LLMs در امنیت
  • 41. تعریف عامل تریاژ فیشینگ مبتنی بر AI
  • 42. اهداف طراحی عامل: دقت، سرعت، کاهش بار
  • 43. نقش عامل در چرخه پاسخ به حادثه
  • 44. تمایز بین عامل تمام‌خودکار و دستیار
  • 45. ملاحظات اخلاقی و حریم خصوصی در عوامل AI
  • 46. معماری کلی سیستم عامل تریاژ فیشینگ
  • 47. ماژول جمع‌آوری و پیش‌پردازش ورودی
  • 48. ماژول تحلیل و تصمیم‌گیری مبتنی بر ML/DL
  • 49. ماژول تعامل با کاربر و نمایش نتایج
  • 50. ادغام با سیستم‌های SIEM و SOAR
  • 51. مقدمه‌ای بر ارزیابی عملکرد مدل‌های ML
  • 52. دقت (Accuracy)، پرسیژن (Precision)، ریکال (Recall) و F1-Score
  • 53. نرخ مثبت کاذب (False Positive Rate) و منفی کاذب (False Negative Rate)
  • 54. منحنی ROC و AUC: درک Trade-offها
  • 55. معیارهای ارزیابی زمان و بهره‌وری: Triage Time, Throughput
  • 56. چیستی آزمایش‌های کنترل شده تصادفی (RCT)
  • 57. اهمیت RCTها در تحقیقات علمی و پزشکی
  • 58. مبانی طراحی آزمایش: گروه کنترل و گروه آزمایش
  • 59. تصادفی‌سازی (Randomization) و نقش آن
  • 60. ضرورت RCTها برای ارزیابی دقیق فناوری‌های امنیتی
  • 61. تدوین فرضیه و اهداف در RCTهای امنیتی
  • 62. انتخاب واحد تصادفی‌سازی (Unit of Randomization)
  • 63. تعریف متغیرهای مستقل و وابسته
  • 64. انتخاب معیارهای پیامد (Outcome Measures) مناسب
  • 65. تعیین حجم نمونه و قدرت آماری (Statistical Power)
  • 66. جمع‌آوری و مدیریت داده‌ها در طول RCT
  • 67. اطمینان از کیفیت و یکپارچگی داده‌ها
  • 68. کورسازی (Blinding) در RCTها: Single, Double, Triple Blinding
  • 69. کاهش سوگیری (Bias) از طریق کورسازی
  • 70. چالش‌های کورسازی در آزمایش‌های امنیت سایبری
  • 71. آمار توصیفی و استنباطی در RCTها
  • 72. آزمون‌های T-test و ANOVA برای مقایسه گروه‌ها
  • 73. تحلیل رگرسیون برای شناسایی عوامل تأثیرگذار
  • 74. تفسیر نتایج آماری و سطح معنی‌داری (p-value)
  • 75. محدودیت‌ها و چالش‌های تحلیل آماری در RCTها
  • 76. معرفی Microsoft Security Copilot: یک دستیار هوش مصنوعی
  • 77. جایگاه Security Copilot در اکوسیستم امنیتی مایکروسافت
  • 78. استفاده از مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) در Security Copilot
  • 79. قابلیت‌های کلی Security Copilot برای تحلیلگران
  • 80. مزایای بالقوه Security Copilot در مقابله با فیشینگ
  • 81. نحوه تعامل Security Copilot با گزارش‌های فیشینگ
  • 82. توانایی‌های Copilot در خلاصه‌سازی و تحلیل ایمیل‌های مشکوک
  • 83. شناسایی شاخص‌های سازش (IOCs) توسط Copilot
  • 84. پیشنهاد اقدامات اصلاحی و پاسخ به حوادث توسط Copilot
  • 85. مقایسه رویکرد Copilot با عوامل تریاژ سنتی
  • 86. استراتژی‌های پیاده‌سازی Security Copilot در SOC
  • 87. آموزش و توانمندسازی تحلیل‌گران برای کار با Copilot
  • 88. Workflowهای نمونه: از گزارش تا پاسخ با کمک Copilot
  • 89. ملاحظات امنیتی و حریم خصوصی در استفاده از Copilot
  • 90. سفارشی‌سازی و پیکربندی Security Copilot برای نیازهای خاص
  • 91. طراحی یک RCT برای ارزیابی Security Copilot در فیشینگ
  • 92. معیارهای ارزیابی کارایی و دقت Copilot
  • 93. اندازه‌گیری کاهش زمان پاسخ و بار کاری تحلیل‌گران
  • 94. تحلیل تأثیر Copilot بر نرخ مثبت/منفی کاذب
  • 95. جمع‌آوری بازخورد کاربران و بهبود مستمر
  • 96. هوش مصنوعی مسئولانه و اخلاق در امنیت سایبری
  • 97. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در عوامل امنیتی
  • 98. مقابله با فیشینگ‌های مبتنی بر AI (Adversarial AI)
  • 99. تکامل عوامل تریاژ و ادغام با سایر فناوری‌ها
  • 100. آینده هوش مصنوعی در افزایش مقاومت سایبری سازمان‌ها

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب افزایش بهره‌وری و دقت در مقابله با فیشینگ با استفاده از هوش مصنوعی: مطالعه موردی Microsoft Security Copilot”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

محصولات مشابه

پیمایش به بالا